| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 地形分类技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 车辆高精度定位技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 路面激励与车辆振动研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容和章节安排 | 第14-17页 |
| 第二章 汽车试验场道路识别系统方案设计 | 第17-27页 |
| 2.1 系统需求分析 | 第17-19页 |
| 2.1.1 汽车试验场试验道路分析 | 第17-19页 |
| 2.1.2 试验场汽车可靠性试验分析 | 第19页 |
| 2.1.3 系统功能分析 | 第19页 |
| 2.2 系统功能模块设计 | 第19-25页 |
| 2.2.1 系统功能模块定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 数据采集 | 第20-23页 |
| 2.2.3 数据预处理 | 第23-24页 |
| 2.2.4 特征提取及分类 | 第24-25页 |
| 2.3 系统整体架构 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 路面激励信号的测量和处理 | 第27-53页 |
| 3.1 车辆的振动机理 | 第27-36页 |
| 3.1.1 车辆振动概述 | 第27页 |
| 3.1.2 引起车辆振动的激振源 | 第27-31页 |
| 3.1.3 车辆响应特性 | 第31-35页 |
| 3.1.4 车辆振动机理分析小结 | 第35-36页 |
| 3.2 路面激励信号测量方法 | 第36-43页 |
| 3.2.1 车辆振动信号测量方法 | 第36-39页 |
| 3.2.2 基于振动加速度与车速融合的路面激励测量方法 | 第39-43页 |
| 3.3 道路激励信号处理 | 第43-51页 |
| 3.3.1 采样频率校正 | 第43-46页 |
| 3.3.2 振动信号空间域分析 | 第46-48页 |
| 3.3.3 振动信号频域(空间频域)分析 | 第48-51页 |
| 3.4 本章小节 | 第51-53页 |
| 第四章 基于多源信息融合的道路识别系统设计 | 第53-75页 |
| 4.1 道路图像信息的特征提取 | 第53-66页 |
| 4.1.1 图像预处理 | 第53-55页 |
| 4.1.2 道路图像的颜色特征提取 | 第55-62页 |
| 4.1.3 道路图像的纹理特征提取 | 第62-65页 |
| 4.1.4 图像特征向量 | 第65-66页 |
| 4.2 车辆定位与道路的位置信息的匹配 | 第66-68页 |
| 4.2.1 卫星定位系统基本原理 | 第66页 |
| 4.2.2 差分卫星定位系统的基本原理 | 第66-67页 |
| 4.2.3 坐标信息在电子地图中的匹配 | 第67-68页 |
| 4.2.4 匹配结果和置信度 | 第68页 |
| 4.3 分类器的设计与多源信息融合研究 | 第68-74页 |
| 4.3.1 分类器种类的选择 | 第69页 |
| 4.3.2 基于路面激励特征的分类器 | 第69-72页 |
| 4.3.3 基于道路图像特征的分类器 | 第72-73页 |
| 4.3.4 基于多源信息融合的道路类型分类器 | 第73-74页 |
| 4.4 本章小节 | 第74-75页 |
| 第五章 系统的软硬件设计及实验 | 第75-91页 |
| 5.1 实验系统设计与搭建 | 第75-84页 |
| 5.1.1 系统硬件实现 | 第75-80页 |
| 5.1.2 实验系统软件编程 | 第80-84页 |
| 5.1.3 道路图像和车辆位置信息数据来源 | 第84页 |
| 5.2 试验场道路识别实验与结果分析 | 第84-89页 |
| 5.2.1 汽车试验场实验过程 | 第84页 |
| 5.2.2 基于路面激励信号的道路识别实验 | 第84-87页 |
| 5.2.3 基于多信息融合的道路试验结果 | 第87-89页 |
| 5.3 本章小节 | 第89-91页 |
| 第六章 总结与展望 | 第91-93页 |
| 6.1 全文总结 | 第91-92页 |
| 6.2 研究展望 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-97页 |